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山西高校科技研究开发项目(2007113)

作品数:4 被引量:12H指数:2
相关作者:张雪英白静郭月玲李生笔更多>>
相关机构:太原理工大学更多>>
发文基金:山西高校科技研究开发项目太原市大学生创新创业训练计划项目山西省自然科学基金更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇语音
  • 3篇语音识别
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 2篇多类分类
  • 2篇多类分类算法
  • 2篇抗噪
  • 2篇抗噪语音识别
  • 2篇基于支持向量...
  • 1篇软件开发
  • 1篇软件开发平台
  • 1篇嵌入式
  • 1篇嵌入式系统
  • 1篇核函数
  • 1篇OMAP59...
  • 1篇SVM
  • 1篇GAUSSI...
  • 1篇LINUX

机构

  • 4篇太原理工大学

作者

  • 4篇白静
  • 4篇张雪英
  • 1篇郭月玲
  • 1篇李生笔

传媒

  • 2篇电脑开发与应...
  • 1篇太原理工大学...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 3篇2009
  • 1篇2008
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于支持向量机的语音识别研究被引量:3
2009年
为了得到较好的语音识别效果,构建了基于线性核函数支持向量机的非特定人孤立词语音识别系统,取得了较高的识别率,并将该实验结果同基于HMM的识别结果进行了比较,显示出了支持向量机在基于有限样本情况下进行语音识别的优势。
郭月玲张雪英白静
关键词:支持向量机语音识别
Gaussian核SVM在抗噪语音识别中的应用被引量:2
2009年
为提高机器学习的推广能力,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,采用改进的MFCC语音特征参数,用Gaussian核支持向量机(SVM)作为语音识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个汉语孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。通过实验,分析了Gaussian核参数和误差惩罚参数C对SVM推广能力的影响。实验结果表明,当工作在不同信噪比情况下,使用最优参数的Gaussion核SVM的识别率比使用RBF神经网络有较大的提高,训练时间能大为缩减,鲁棒性也较好。
白静张雪英
关键词:支持向量机多类分类算法语音识别
OMAP5912软件开发平台的建立
2008年
移动通信的发展对处理器提出了越来越高的要求,既要满足高性能又要保持低功耗,传统的嵌入式单核处理模式已经难以满足。OMAP是TI推出的新一代高性能多媒体处理芯片,采用非对称双核处理器结构,使系统在保持良好人机交互环境的基础上,能有效地降低功耗。以OMAP5912平台为例,在对多个Linux版本进行试验的基础上,介绍了整个软件开发环境的建立方法和过程,进行了Linux2.6内核向OMAP平台的移植,最后对系统进行了验证和测试。
李生笔张雪英白静
关键词:嵌入式系统OMAP5912LINUX
基于支持向量机的抗噪语音识别被引量:8
2009年
阐述了支持向量机的分类机理,采用改进的MFCC语音特征参数,用基于不同核函数的支持向量机(SVM)作为语识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。通过实验,得到了不同核函数下的识别结果;分析了核参数和误差惩罚参数对SVM推广能力的影响,并将实验结果同基于RBF神经网络的识别结果进行了比较。
白静张雪英
关键词:支持向量机核函数多类分类算法语音识别
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